如何为AzureML InferenceConfig类添加非同级目录的JSON额外文件？

你可以通过以下两种方式实现将不同目录下的JSON文件包含到InferenceConfig中：

方法1：统一指定source_directory并调整路径 #

InferenceConfig的source_directory参数会将指定目录下的所有文件打包为推理环境的依赖包，操作步骤如下：

• 选择一个同时包含score.py和JSON文件的父目录作为source_directory
• 将entry_script设置为该父目录下指向score.py的相对路径
• 在score.py中使用相对于该父目录的路径读取JSON文件

示例代码：
假设目录结构如下：

project_root/
├── scripts/
│   └── score.py
└── configs/
    └── config.json

则代码可修改为：

inf_conf = InferenceConfig(
    source_directory="./project_root",
    entry_script="scripts/score.py",
    environment=environment
)

在score.py中读取JSON的代码：

import json
with open("./configs/config.json", "r") as f:
    config = json.load(f)

方法2：手动复制JSON文件到score.py所在目录 #

如果不想调整source_directory，可在创建InferenceConfig前，将JSON文件复制到score.py的目录下，这样默认的source_directory（即score.py所在目录）会自动包含该文件。

用Python的shutil模块实现自动复制的示例：

import shutil
# 复制JSON文件到score.py所在目录
shutil.copy("/path/to/your/config.json", "/path/to/score.py/directory/")

# 创建InferenceConfig
inf_conf = InferenceConfig(entry_script="score.py", environment=environment)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ross